相关系数与决定系数的关系 博客分类: 机器学习
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2024-03-22 10:46:10
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决定系数是相关系数的平方。 相关系数是用来描述两个变量之间的线性关系的,但决定系数的适用范围更广,可以用于描述非线性或者有两个及两个以上自变量的相关关系。
决定系数的意义是变量A可以解释变量B方差的多少。
因此,相关系数的意义(为正的情况)就是变量A可以解释变量B标准差的多少。
更直接的解释是,由于变量A的变动,变量B增加了C,而这C中有r的比例是因为变量A的变动造成的。
举例:
比如模型中责任心对工作绩效一般有10%的预测力,也就是说决定系数是0.1。因此,推论到上述直接的解释上,也就意味着某人工作绩效量增加了C,这C中有大约32%是因为某人责任心的增加而增加的。
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